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作业盒子战略升级暨B+轮融资新闻发布会实录

2017-10-14 15:26 作者:苏索欣 来源:硅谷网 HV: 编辑:GuiGu 【搜索试试

作业盒子战略升级暨B+轮融资新闻发布会

北京798前沿艺术展演中心

2017.10.12

王克:尊敬的各位来宾、各位媒体朋友、各位投资人朋友下午好,首先欢迎大家莅临作业盒子战略升级暨B+轮融资新闻发布会。当然这不是我们第一次融资,之所以到今天才做这个事情,因为一直内心里面都充满了这种敬畏和谦卑,一直以来都战战兢兢、如履薄冰,致力于为我们的学生和家长能够用互联网来帮助他们实实在在做点事情,帮助他们降低点负担、提高点效率、提升点兴趣。

我们的产品三年来从一千个到两千万,这个数字背后更让我们感动的是我们全国各地的老师、学生、家长不断的支持和反馈,三年来我经常收到老师发来的消息说我学生的成绩也确实大大提高了,由此我们觉得我们找到了切入市场的基本点。在美国密州有一个小学生,他第一个用计算机软件完成了作业,他就是谷歌的创始人,其实回看过去几万年的人类历史包括几百年四次的产业革命,我觉得就是想象力、科技和商业,未来30年我相信会比过去几百年、几万年的发展更加快速,如果说有两个标签,来想未来30年的发展,我觉得第一个是“指数级”,我们象限人工智能、大数据、生物工程、机器人会以指数级发展,所有带来的改变和颠覆可能超过过去几万年的历史。第二个“不确定性”,美国杜克大学的教授有一句话,说我们现在入学的孩子,等他们毕业的时候,他们的职业有三分之二是现在不存在的。所以在这样一个指数级变化和不确定年代里,我们的孩子怎么适应?我们相信会有几个点我们可以清晰看到,第一点是个性化,教育千百年来一直想做到因材施教,但在大数据时代,因为有了对每个学生的精准画像,我们真的能够让个性化教育成为现实。第二个是混合化,未来的10年,我相信大部分学校会实现混合化的教育。第三是公平化,有了全面的互联网和大数据、人工智能技术,我们有可能让无差别教育普及到世界每个角落,这是我们相信未来十年二十年有可能发生的事情。

当然做企业跟做人一样,一方面要志存高远,另一方面也要脚踏实地。第一点,他们是不是因为使用你的产品而受益而热爱你?第二点,你的员工是不是热爱你?他们是不是因为在你平台上获得了成长?因为平台的社会价值而感到骄傲?我觉得今天应该再加上一点,就是你的投资人是不是发自内心的认可你。我相信,未来几年,作业盒子一定能够为用户创造出更大的价值,我们的投资人包括今天在座的投资人以及未来我们的投资人,能够发自内心说作业盒子是我曾经投过的最好的作品。

最后,再次感谢各位来宾的光临,今天是一个新起点,未来道路还很漫长,我相信有了在座各位媒体人和投资人的陪伴,作业盒子能够走得更远、更坚韧也会更有力量,谢谢。

贾晓明:尊敬的各位来宾、各位投资人朋友,各位媒体朋友们,大家下午好,非常感谢各位在百忙之中莅临我们这次融资发布会,那刚才王克给大家分享了我们成长的历程以及对未来趋势的理解,那接下来,我想简单给大家讲述三个小的故事。

第一个,关于一个农村小学教师的故事,这是一个山西晋中的一位教研员讲给我听,在山西有个不成文的规定,刚毕业的大学生一定先去农村支教,在农村锻炼,根据业绩择优调回学校。那么在山西晋中就有这么一位刚刚毕业不久的小学的数学老师,他刚刚接手他的班的时候,发现班里大多数孩子都是留守儿童,数学基础非常薄弱,偶然间从他的同学中获得有这么一个,当时我们还叫“速算总动员”,最好的产品,发现它可以解决农村教辅材料少的难点,同时这些PK、闯关这些设置可以极大的调动孩子们学习练习口算的兴趣。但是因为在农村,不要说智能手机,网络也是奢侈品。怎么办呢?他多方收集,甚至从二手手机市场20块钱一部搜集了一批过时的智能手机,然后把所有能卸载的功能全部卸载,只安装了一个速算总动员,那是我们作业盒子早期的产品,每天在教室里设一个小的网络,让孩子们在学校里面做口算。

不久之后,全县的小学数学测验,他的班名列第一。这是一个。这个讲完我非常的震撼,实际上我们的老师要得很少,只要你的产品简单、方便、真正的解决老师和学生学习中的难点、痛点,它一定有市场,无论是在城市还是在偏远的农村。

第二个故事,是我们刚才在暖场片里看到的江苏常州北郊小学校长徐清,徐校长看起来年纪不大,非常年富力强,同时又是个技术控,那徐校长在他们学校里和孩子们打成一片,孩子们亲切的称他为“徐兔兔”。徐校长非常勇于尝试新技术,所以很早,他的学校,人手一个平板,但在使用平板之初,会发现一些问题,就是平板使用的场景相对复杂,给老师带来了很多的负担,所以往往这平板教学更多的是在公开课使用的效率相对比较低。

那后来,徐校长通过APP商店看到了速算盒子这样一款产品,经过小规模试点后发现非常有效,甚至最初推广的时候,学校拿奖金出来,专门奖励使用比较好的产品,所以使得产品迅速推广,已经进入日常学校。老师确实减轻了负担,孩子们确实数学的计算能力和兴趣大幅度提升,尝到甜头后,不断的引进了一系列的互联网的教辅产品,今天的北郊小学,各种互联网的应用层出不穷,整个学校洋溢着创新精神。

我有时候在想,我们今天的学校不应该成为因循守旧保守的阵地,应该成为勇于尝试的机构,徐校长就给了我们这样的启示。

第三个故事,就是我。我是作业盒子年龄最大的员工,我相信以后也不会有再比我更大的员工进来,我1993年大学毕业,教了三年书,做了三年语文老师,科丽华是90年代NO.1的软件教育公司,开了11年的教育行业,创业前是21年的工作经验,一直有个小小的愿望,我一直做教育信息化领域推广,我能不能让我的这些项目也罢、产品也罢,让我自己的儿子用起来,但很遗憾,我们家老大今年15,已经上了高中,之前的上小学、上初中,我在20年的工作里参加了很多的项目、开发了很多的系统、平台,但我的孩子从来没有受益过,非常的遗憾。我天天在讲,为什么?之前我们在教育行业要求大、求全,我们经常说的一句话是讲起来很美,用起来很难,门槛很高,要么是大量资金的投入。但互联网,尤其移动互联网给了我们新的机会,我们可以用非常简单的方式,我们用非常纯粹的方式,用没有门槛的方式真正去关注老师和学生,学习工作中的实际问题,我们不要求把整个行业颠覆,我们能不能继续去优化,可以优化这么一个场景,所以我们从作业入手,我们发现在作业的场景上,我们的技术可以充分发挥价值,这三年多时间也验证了这一点,我们用两年的时间,两千万的用户在使用我们的产品,每天有两百万的孩子在作业盒子上面做作业。我的小愿望可能在我们家老二身上实现,将来一定让我们家的二小子用上他父亲用的产品,我也希望在座的家长或未来的家长,让你们的孩子也一定用到作业盒子的产品。

这是我简单分享的三个故事。

最后我要特别感谢,首先感谢在座的投资人,有你们的支持可以使作业盒子走得更快,感谢来自各地的媒体朋友,有你们的关注甚至鞭策,可以使我们走得更好,我也非常感谢我的合伙人和全体员工,有我们大家共同努力,坚信作业盒子可以走得更远,谢谢各位。

龙宇:大家好。我今天下午特意穿了这个颜色来参加今天的发布会,我是龙宇,来自贝塔斯曼亚洲投资基金。在任何一个融资发布会上,我相信其实投资人的发言都非常的多余,因为我们已经用我们自己的钱投票来给公司做了坚定的背书和认可,但我还是非常高兴的要正式的祝贺作业盒子,给我们做了这次的B轮的投资人股东们,有一个新的开始。在我10年前回到中国的时候,其实就一直在关注着中国人的美国梦跟美国人有什么不同,除了房子车子,我们特别在意的是孩子,在我们的消费向下一直有一个对未来的投资,就是教育,也是在10年前,中国人不断在说在线教育的元年已经来了,我也在那个时候,回中国投资的第一间公司就是一件网络远程教育公司,也在纽交所顺利的上市,这些年在线教育在中国一直是稳健的温和的成长,并没有迎来大家想象当中的爆发性的春天。

直到最近,当移动支付、人工智能使得我们已经在一个非常成熟的生态环境之下,生活有一个非常非常重要的不便还没有解决,那就是怎么提升自己、提升孩子,终于我们已经注意到从过去的18个月开始,许多的在线教育公司好像如雨后春笋冒了出来,其实不是,它们已经默默耕耘了非常长的时间。在2013年到今年上半年,一共有60亿美金的资本投入到了教育的领域,其中教育当中大家都非常清楚的是得K12者得天下,但之前大家一直围着这个非常难的制高点不得其门而入。直到最近有作业盒子这样的公司,其实真正开始出现,一定要拿下这个至难至高的阵地,因为其实在中国做得最好的还是我们的基础教育,虽然我们不断的把我们的中小学妖魔化,但的确,它其实是在给我们的孩子打下最重要的基础,可是小学生、中学生与此同时也付出了非常大的时间成本的代价,教育作为一种投资跟消费,都是最昂贵的产品根服务,因为其它的方向上面,任何一个消费者只需要付出金钱的成本,可是教育还要付出最宝贵的时间成本,对小孩子来讲,不但要付出你的时间,还要花家长的时间、老师的时间,所以我们一直在想作业这个体系,怎么样才能够有所突破,直到我们看到了令人欣喜的大象布克、作业盒子,我们觉得真的是有一家公司特别的有战斗力、特别的有偏执的想法,一直在默默的耕耘,一万个指示节点的颗粒度在做,真的是未来会波及到整个全中国小学生的特别多的大量的很有心的投入。

刚才我也很感动,听到王总和贾总的分享,一个是分享了做教育的企业必须要有的非常大的远见跟决心,另外一个是在日常当中点点滴滴体会真正的色彩和感动,更何况他们有了这些之后,其实是一群特别能感动的工科男,的确是在大脑深处耕耘,我在作业盒子的投资当中学到了特别多的知识点,其中之一就是大象其实是特别智慧的动物。我相信作业盒子是一个食草动物公司,他们会非常无害的、有质量的、有影响力的、默默的去影响这一代中国小孩儿的生活质量,所以我是特别特别的荣幸今天有机会代表我们B+轮的投资人站在这儿说,作业盒子有可能成为我们最满意的作品,但已经是让我自己觉得最有成就感和最有价值的作品之一了,因为它在推动这些事情,我觉得是特别有意义的,不但让中国小孩儿的生活更加的丰富轻松,而且也是让教育的资源更大的公平,相信作业盒子会汇集二三四五六线城市甚至山村的孩子,能够看到不一样的童年,有更多的享受。这就是我今天要分享的全部,我觉得今天是个好日子,阳光特别灿烂,肯定是布克和我们一起好好庆祝一个新的开始,也希望各位媒体的朋友继续关注作业盒子的成长,也希望作业盒子,布克的好朋友和伙伴们,开开心心的加油,那最后我作为投资人就等着收钱等着庆祝了,谢谢。

(融资揭晓仪式)

刘夜:今天非常激动,因为公司成立至今,第一次汇集了这么多的投资人包括作业盒子的好朋友来这里,而且今天阳光明媚,在这么好的季节,10月份确实是北京最好的季节。想在2014年8月份公司刚成立的时候,我们三个合伙人带着五杆枪在朝外的一个小房间里,当时联想之星还有刘维当时投资我们。那时候其实对教育其实就是一种很懵懂的情怀,其实我们自己内心,也觉得会有很多困难,很多事情做的时候,其实很多思路也是比较懵懂的,但我们认为对教育的一份情怀,因为我们从小当过学生,然后自己也创业了16年,砥砺前行,也看过医疗和比特币,也做过金融,但直到教育出现的时候,真正的我们很短的时间的沟通,就义无反顾的扑了进来,其实教育是我们所有商业项目里面,可以说想得最不清楚的,也是想得最清楚的,因为教育到移动互联网普及的今天,是极有可能可能通过比特的事情把它比特化,用人工智能来改善这个领域,虽然当时很多的思路还不清楚,很多条件也不具备,只拿着天使的550万人民币,但对我们来说内心的冲动,让我们很短的时间就坚定的投入到中间去,当时我还经营着我过去十多年创立的(英来科技),我还在百度做它的战略合作部总经理,晓明还在因特尔管整个中国的K12业务,我们三个人,我拄着拐杖,在我们家的原子里只谈了一个下午基本就决定了这个事情,很快就开始筹备。当时想,这就是我们中国合伙人,现在想想,其实很多事情,像我跟王克看项目的时候看了两三年、三四年的时间,王克常说念念不忘必有回响,其实今天回头来看,其实时间很短,过得很快,但我们也做了很多、经历了很多,今天站到这里,确实是想要把这三年来我们的感受、成果和对未来三年的展望能跟大家进行分享。

做教育确实是非常令人敬畏的事情,三年来有很多发布会很多融资,但为什么今天站到这来呢?是因为确实对教育本身该怎么做?到底我们能给教育带来什么、改变什么?其实对我们来说,我们心里其实是有敬畏之心的,很多事情其实想不清楚,包括早年非常火的人工智能概念,在很多场合尝试讲过人工智能,但是不太敢讲,因为确实没有想清楚人工智能能够做什么,因为教育有太多太多的障碍和问题需要解决,所以作为一个从小学编程的技术男,第一想的就是用什么方式落地,如果不能落地不就是在忽悠大家忽悠自己吗?所以这么多年来我们只做了一个工具叫速算盒子,然后变成作业盒子,扩展更多的题型。

所以我经常说作业盒子的第一阶段就是效率工具,对我们来说我们解决问题最大颗粒度不是学段、不是学段、不是学科,是题型,是某个知识类型,如果能把这个做好就很了不起了。我们第二年才将题型厌战到更多学科、更高的年纪,延展到语文和英语,能够解决更多题型。但对我们来说,其实它依然是个效率工具,对我们来说,如何从一个效率工具真正变成教学工具,从教学工具变成学习工具,这是我从小的梦想,经过三年的砥砺前行,确实离这个目标好像近了,很多具体的思路好像也清晰了,所以今天在这里,斗胆跟大家分享一些关于教育的看法,关于学习的看法,以及我们做事情的一些思路。

今天的主题是让思考回归学习,我们已经很长时间忽略了思考的重要性,可能小孩刚出生的时候,在上小学以前我们会讲,他要思考,他要思考,甚至在肚子里的时候我们就让他去听交响乐,但当小学上到小学,尤其中国体制内的教育,我们都不敢思考,如何让思考回归学习这件事情。

大屏简单分享一下我们这几年做的一些数据。

作业盒子经过三年,我们真的成功的成为一款效率工具,每五个小朋友就有一个小朋友使用我们的产品,提交作业,每十个老师里边就有三个老师布置和批改作业,但对我们来说这只是第一步,我们真正的切入了教育场景、切入了学生的作业场景,我们也获得了很多用户的数据,但对我们来说,其实仅仅也是切入了场景,切入场景我们做什么呢?当然我们也做了很多游戏化的尝试,确实达到很大的效果,学生每做一道老师布置的作业,就会主动做两道三道额外的作业,刺激他更多的练习,学生确确实实在速算水平上有非常大的提高,我们有87%的老师反映说学生用完我们的产品后成绩得到提高,60%的老师说班级的排名得到提高。但游戏化的方式,除了让学生更多练习之外,它是否能够帮学生除了在速算、练习的能力之外,除了帮助学习在练习密集型号一些知识内容层面更加熟练外,有没有可能让学生去理解密集型的一些指示内容上面思考密集型号的内容上面能够帮他做得更多。在游戏化道路上狂奔的一年半时间,我们的答案是否定的,其实在过程中我们也看了很多的同行很优秀的内容,我们经过体验、思考和研究,其实结果也是悲观的,我们谈到说改变学习、改变教育,到底我们谈论的是什么?还是人工智能吗?人工智能我想不用谈论,我不太愿意在这里谈论各种各样的模型、算法和数据分析,我想谈谈到底什么是教育。

谈教育以前可以分享一个名言,这句话说,教育是你忘掉所有知识后剩下的东西。不过现实是大多数人发现当他忘掉知识后什么都没有剩下。我去年因为雾霾咳嗽一直在吃一种抗生素,是一种青霉素的制剂。大家都知道,我在跟朋友喝酒的时候,然后朋友说青霉素跟酒精在一起会有严重的化学反应,会让你休克。然后我跟他说不会。他说会。我说为什么会?他说反正就是会。我说你知道原理是什么吗?青霉素之所以遇到酒精能产生休克的原因是因为青霉素里面,很多的青霉素含有一种物质,这种物质化学学名叫甲基二硝唑,他说那这有什么关系?我说你知道甲基二硝唑是一个以本为基的化学复合物,甲基二硝唑跟究竟在一起发生反应以后产生的复合物导致了人类肝脏里边的乙醇脱氢酶的代谢紊乱导致的乙醇过高导致乙醇重度但是很多青霉素里边是不含甲基二硝唑的,你拿药品看的时候,其实你看分子能够看出有没有甲基二硝唑,他说你怎么知道?我说高中基础化学就告诉你了,甲基二硝唑是个很普通的化合物而已。可能是我太少喝酒了,所以我去研究说青霉素到底吃了之后会不会有反应。但其实这样的比比皆是,当我们看到汽车碰撞的时候,说一个60公里时速的汽车当它的体积很薄的时候,它的动能撞击墙壁的时候,比100公里车的更好,它比铁皮厚的车更少、更小,但你有没有想过,当两车对撞的时候,你们两个受的动量动能是恒定的,那这时候你的钢板的厚度是不是决定你的生存机率?因为我们不能假设每一辆车都去撞一个无比沉重的墙,这个事实确实沉重的车是有优势的。我经常举个例子说一个胖子一个瘦子相撞的时候,当然是瘦子吃亏,但当胖子跟瘦子都撞墙的时候当然是胖子吃亏,所以很多我们计算它相撞的时候,产生的动能性能损耗冲击力的时候,有没有用过高中学的动能和动量守恒定律?没有。那确确实实,包括我们在公司做数据分析的时候,我经常说你做了这么点数据分析能不能用方差、标准差、线性回归给我算一下,用中位线,他说什么叫中位线。好吧,我说多了。我经常会说能不能够用我们的微分方程和积分方程算一下LT的生命周期,他说算直接点就可以了,我说算直接点的时候所有东西都在流失,也都不在流失,你怎么知道它是不是真正流失?你知道流失率和留存率的差别吗?还是搞不清楚。所以所有这些其实都是大学的基本的高等数学、统计学和基本的物理化学,但其实大家真的都忘了,所以我们天天说学以致用,如果哪天连文凭都不能成为敲门砖的时候,我们的学习还有什么意义?当然今天文凭还是有点用的,至少考量你是否勤奋,但不是大脑的勤奋,仅仅是你比较有强的自我管理能力,你比较适应体制内的教学。

在谈这个事情之前,跟大家分享一个疾病,这个疾病叫失读症,我们经常说的阅读障碍,说起来好像很抽象,大家知道今年的化学诺贝尔学奖得主(雅克杜波希尔)先生其实他就是个失读症的患者。除了他之外,爱因斯坦、爱迪生、达芬奇这些世界最顶尖的头脑,做顶尖的学术贡献的人他们也是失读症的患者,很不幸的是,本人也是个失读症的患者,但是我为什么没有这么优秀呢?我觉得可能是因为病得不够重,这是一个可能的解释。

但作为一个阅读有障碍的人士,我分享一个我小时候的经历,因为阅读障碍我复读过一年,一年级的时候我被托回到学前班复读,当时老师跟我妈说,你这个小孩儿就不要走这条道路了,因为他不适合,我妈哭了一天,这个例子我妈现在有说,逢年过节聚会的时候还会再讲,她觉得我后来考上重点大学是赚到了,所以我一到三年级的时候没有什么压力,但一到三年级的时候我的成绩还是垫底的,一到三年级所有的知识对我来说还是比较困难的事情,但到了四年级的时候,我开窍了,我开始找到一种方法来抵抗阅读障碍产生的影响,到现在为止我的阅读障碍还没有提高,到今天为止我都没有看过完整的一篇小说,我看电影的时候,我还需要念念有词,还需要把字幕念出来。但正因为这种方式,我去看书的时候,我是一个字一个字看的,而且反复的看一句话,而今天熟练很多了,但看的过程中和大家大诺反射的不太一样。这种习惯保持到高三,我学物理化学的时候每个公式都记不住,我都得重新思考为什么要这么做?怎么来的?都得推导一遍。当我思考和理解S等于二分之一H平方的时候我要想象出,这是一个匀速直行运动和加速运动叠加的结果,它的时间、速度跟面积的关系实际上是个复合的结果,在几何层面上呈现的是一个什么样的曲线,如何表达,它是怎么推导过来的,如果今天还是给我一张高考的化学、物理、数学捐资的时候,大部分的题目我应该还会做,应该会考到不错的分数。

我在想一个问题,就是我经常在思考背后的一些原理,我经常思考学习背后的差异,直到几年前我读过一本书,是当年诺贝尔经济学奖卡尼曼写的《思考的快与慢》,他说人大脑里边两个系统,一个叫系统一,一个叫系统二,系统一是快思考,系统二是慢思考,系统一是本能反应甚至是不思考。举个简单的例子,1+1等于多少,对大家来说,不用反应,一秒钟就知道等于2。但我要告诉大家,问大家33乘以56等于多少,所有人要拿起笔计算一下,这个时候需要动用的系统2,需要通过思考才能计算出这么简单的道题目,但其实它没那么简单。

有个家伙叫哥德巴赫的,他说1+1可能不等于2,有个家伙叫爱因斯坦,他说你想象你跟光速一起旅行的时候会怎样,如果你在一面开着行驶速度跟光速接近的火车上发生了枪击案,有人在外面看到这个场景的时候是什么样的?那么这样的思想实验、这样的系统启动,其实最后诞生了哥德巴赫猜想,诞生了狭义相对论。他就想如果我在宇宙飞船上很快的航行的时候,是否能够追上另外的宇宙飞船?追上的时候我们年龄是否一样?诞生了广义相对论,最后就很多东西,比如说量子力学的诞生,一切的一切。

我们在想,其实很多时候,爱因斯坦当他想到相对论的时候也是他20岁左右,5年后理解理论的精妙,才给他颁了这个奖,当时他拿到的奖不是相对论,是他的光点学说。对我们来说,去思考这些问题的时候,我们在思考学习的本质到底是什么?难道真的需要啃那么多书本吗?我们仔细想想,初高中的时候物理定律,数学的一些公式,化学的基本原理其实就那些,哪怕后来我们来看(德鲁克)的全系列,现代哲学,看计算机的很多原理,其实知识点就那些,但为什么很多人很努力,并没有真正的学到相应的知识?某种意义上看,当年的阅读障碍,一不小心启动了系统二,或者被迫启动了系统二,长时间的用系统二学习,长时间的一个字一个字的念,一个字一个字的方式来思考,去咀嚼、反复的琢磨,各个角度去记忆一开始它是慢的,但这个慢带来了最后知识吸收得快,当系统反复使用很熟练后其实你吸收知识的是根本就不一样了,到今天我看每篇文章还是非常慢的,因为要反复的读那个字,对我来说其实理解一个知识的时候,很多时候不仅仅是表现描述的文字,而是所有的关联的知识点和内涵,和各个角度对它的解读和理解。

所以回想起人类几百万年来的进化史,人类并没有真正的进化出用书本方式获取知识的能力,或者说当知识记载到书本上的时候,其实它已经不是知识本身了,它只是写书的人思维高度浓缩后的呈现方式,但读书人不见得,或者绝大部分并不能还原当时写这本数、这些理论的时候的情景和他的这种对知识的理解本身,或者说书本中这种线性的呈现方式对知识来说是种倒退,但诚然书本在知识的传播和传承上面,其实扮演了一个非常非常重要的角色,甚至我认为现在大部分的多媒体、视频、长视频、短视频、图片,依然没有解决这样的问题,因为我们在看三到五分钟的视频的时候不但没有耐心,我们的注意力也会丧失。当我们看到三到五分钟的视频的时候,我们在看电视、看电影,其实那时候是不动脑子的,看了视频后五道题计算的时候已经不会了,稍难的知识点还是没有掌握。为什么?因为颗粒度太大,没有互动,导致你没有思考,没有思考就没有吸收,没有你的理解,当你把它忘掉以后就忘掉了,什么都不会剩下。

进一步我们再回想一下小孩儿在幼儿园怎么学习的,小孩儿刚生下来两岁到六岁之间的时候,他们学习速度非常快,他那时候神经大脑在高度法雨,他的神经突出还没有形成,他的语言中枢高度发达,其实这只是其中一个因素,有没有想过,小孩在学习苹果的时候、香蕉的时候,他想到的是它的形状、味道,对他来说任何的东西的学习,都是感官的刺激,小颗粒的刺激,全身心的参与到其中,所以这时候其实它不是在学习,但是他学到了很多东西。当你学很多的外语的时候,国内学的时候,往往很难去构建一个场景、空间去学很多英语的单词、语法和说法。但到了出国的时候,去旅游,其实我们都很快的吸收当中的很多的内容,而且不会忘记,这些其实都是小颗粒度的高频刺激、多维度的感官刺激、高度的四扩参与和情绪参与所带来的,所以你想个问题,在线教育真的只能把老师通过直播课的方式搬上银幕,然后把题目做到个性化,仅仅是说把一些其实是自行练习非得做成自行练习,什么叫自行练习,就是大量的堆积,做一道题、做下一道题、再做下一道题、做更多的题目。但问题是基本原理没有搞清楚啊,做的题目是没用的,所以自行学习我也经常说,但说出来都挺后悔的,因为我想不清楚它如何给我们的学习带来一些真正的改变,而真正的改变真的不在于练习,虽然我们做的也是练习公司,我们经常说我们一天有一亿条练习数据,但说的时候我其实还引发了很多的思考。

所以我常常在想一个问题,我们如何能够把学习的方式,能够靠互联网技术真正的带入到学习平台中间来,或者说我们能真正的像很多的老师一对一跟学习的辅导一样,激发学生的思考,而不是让学生在使用我们的产品的时候,还是坐在教室里听老师讲半天问听懂了吗?不是这种方式的还原。也不是让小孩子回家死记硬背一边一边的抄写这样的还原。那我们再回想刚才讲的,不管是对于失读症患者学习过程中的小颗粒度的咀嚼,反复的琢磨、反复的刺激和想象,还是关于小孩和人类发展进化的时候,这种最原始的多感官刺激场景化到情绪的学习,我们总结出了三个维度,三个维度或许能解决的问题,我们想要去生产一种东西,这个内容不是三五分钟的视频,也不是一个大的题目,一个题目里恨不得容纳了很多的知识点,而是说用极小颗粒度的认知为基础的内容颗粒,能够给我们带来多重的刺激,以多种形式来承载,并且靠游戏化的机制和策略跟用户间产生高频的互动。

我举个例子,作业盒子的盒,如果我们教一个对中文完全不了解的人学这个词汇的话,我们怎么教授?我们通过三个维度切分成27个颗粒,这些颗粒分别是它的音形意、难度由浅到深,可以听、说、触,对阅读障碍者来说是不需要阅读的,不阅读一样可以切除。如果我们要教他对字形的理解的话,我们要问他作业盒子的盒是由什么构成的?每个结构的含义是什么?人什么意思?一什么意思?为什么要这样的方式构成?为什么顺序是先人后一后口后皿,我们可以把它配上相应的图片,这个图片是个真实的盒子,大家可能有困扰,因为我们理解盒子的时候,从小就接触了很多文具盒、火柴盒、礼品盒,还有骨灰盒,所有这些盒子其实对我们来说都是耳熟能详的,但我们学习一个陌生的知识的时候就会用死记硬背的方式做,所以太多日常生活中积累的知识和基础让你误认为你的粉饰是正确的,但当你学习一些陌生的知识、抽象的知识的时候,你误认为你不够努力,你反复的去抄写,所以作业盒子需要你去听它的发音,可以去听、读,可以用触摸屏的方式手写,打分,评判,都是非常小的颗粒度下面思考和互动和参与,而不是在你的笔上、本上抄十遍,背十遍,然后到你考试的时候忘掉了,不但牺牲的是你的效率,其实还把你学习的兴趣真正的扼杀掉了。这就是现代的教育。

所以我们能够把作业盒子的盒进行拆解,我们就能够把物理、化学、数学的基本知识和技巧去拆解,因为认这个最小颗粒度其实并不难,难的是你参与了思考,去学习,去吸收知识,所以说对我们来说,AIOC的本质是说我们能生产大量的基于知识与学习内容的场景,以认知颗粒度为最小化的内容,并且靠产品进行承载,能够产生启动学习者思考的内容,能够使他的思考始终保持,能够使系统启动,而不是用系统的方式被动的接纳。所以AIOC这个事情我们想了半年,一周年才取了这样的名字,我们可能未来两三个月会逐渐的推出相应的迭代产品,但我们内部其实已经感受到了这样的产品在局部试点的时候带来的用户的反馈,所以我们让我们的用户,回归到了小时候,这种饶有兴趣的很自然的学习的状态,而不是啃那本书,非常非常的抽象的去看一些我们想象不出来的场景,多感官来刺激。

今天给大家讲一个例子,它不是个笑话,像我这样的阅读障碍的患者,其实记人名字是非常困难的,除了天天跟我工作的人以外,大部分的名字我记得很辛苦或者放弃不记了。当年我听唐骏演讲,他说他可以进入微软每个员工的名字,我听了很崩溃,我总觉得自己不是合格的CEO,因为我记不住人的名字。当我共同吃饭的时候,只要超过两到三个人的是我就需要把名片按照他们坐的顺序摆出来,要不然我基本上很难去称呼对方,所以我举个例子说如果我去记吗马冬梅这个名字的时候,我怎么记?其实《夏洛特烦恼》电影情节真的是把我情况说出来了,我会想,什么冬梅?马什么梅?马冬什么?鸡冬梅鸭冬梅鹅冬梅还是羊冬梅?是马冬梅马夏梅马春梅还是马秋梅?马冬梅还是马冬菊?是个植物吗?还是个动物?是家畜吗?还是季节?这就是我的记忆过程,有时候,我有些强迫症,一直以为是强迫症,现在想应该不是,是阅读障碍,我真的记不住。我记的不是这个名字,是马冬梅衍生出来的很多的动物植物,它的春夏秋冬,对我来说所有知识存储必须有联系,它像书架一样把书摆在上面,如果是孤立的,对我来说必须寻找连接,没有连接我就没法记忆,所以对我来说,很多知识不是流沙复在表层一阵风吹过就消散殆尽,确实需要很努力的思考进行记忆。

很多人问我为什么这么瘦,可能就是因为强迫症每天思考的时候大脑是个60瓦的灯泡,每天在配出12功率运动的时候的状态,所以我每天晚上吃饭都吃饭还比较瘦,可能是这个原因。所以我们在想,有没有可能未来三年我们规划以认知颗粒度为级别的内容,用产品的形态来承载,用AI技术来做引擎,来帮助学生使用他的系统,思考,真正的参与到学习中间来,是学习,所以常常我很感慨一句话,知识是教不会的,是学得会的,学生一定要去学,不是被动的去教,教唯一扮演的仅仅是启发性工作,但不能替代学生去学习,所以是否能够真正的打造出要去学习的在线产品,应该来说,它有可能会成为我们毕生的梦想。所以我想说,我们其实正在努力去跟各位的好朋友一起来见证、一起来打造这么一个未来。

这是我们现在做的认知级颗粒度的内容,它覆盖到了小学一到六年级的语文、数学、英语的单词词汇课程,它的词组,语文和数学的方法,到目前为止我们已经积累了一万多个AOIC的内容单元,都是极小颗粒的,如果我们要做视频的话,一定是做类似游戏里边的NPC对话级的视频,一定是超短视频,所有的一切基于我们希望内容真正的激发学生在学习中的思考,让思考参与到学习中间来。

最后我想发布两个我们的在线学习的品牌,因为作业盒子其实是个效率工具品牌,但我们想作业盒子已经不能承载我们未来真正要给最终的终端用户,学生和家长提供这种相应的学习服务,一个是布克圆桌课,基于双向视频为基础的在线小班课程,10到20人班,课前以跨越级的知识点做学生的测量,课后来对学生评估,以此来形成这种有效的课程的分层和对老师学生进行指引。那么布克自学是真正的我们未来AIOC内容所要呈现出来的产品形态,会看涵盖到各个学科、各个知识点,当然开始的时候我们会做很小,我们会以题的类型、知识点的类型作为基本单位,来解决这个问题,就像说它其实是成人英语口语教学里边最好的一个产品。

其实它做的就是英语学科下的一个题型,这个题型叫口语,足够成就一家伟大的公司,所以我们常常说K12到底可以做多少事情?可以走多远?像我们这么一个贪心的人,这么一个方向,可能一辈子都做不完,我们终于可以得到安宁,让自己的精力有处发泄,谢谢大家。

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主持人:先恭喜一下咱们作业盒子获得两亿人民币的B轮,咱们这次的主题是在线教育的AI与内容,谈到内容,我这两年从在线教育开始发展起来,我们观察到,在线教育经历了这么一个阶段,从最早的平台再到工具,再到现在,再进入一个内容为王的时代,说起内容的形态呢,其实很多种,包括咱们刘夜总刚才说到的,咱们AIOC这种认知级科学的内容,所以我也想请问诸位嘉宾,关于在线角隅种的内容形态,大家怎么看?有哪些内容形态是你们所欣赏的?

王耀明:还是先说说融资的主题,因为联想之星刚才刘夜介绍我们是最早的天使做投资的,2014年,现在3年时间,我们不仅天使轮投了,A轮也投了、B轮也投了,当然B+轮我们投不了了,因为联想之星是做早期的,但不管怎样,这显示了我们对作业盒子这个项目的信心。你刚才提的问题,一下提到教育这里头的内容这个话题,其实是非常非常细分的话题,我还是先讲讲我们对在线教育这个事情本身为什么有这个信心以及怎么能发展到目前的阶段。

三个事情,投作业盒子,类子这种在线教育的项目的时候,其实我们当时对教育的未来是有一个所谓的终局,有一个判断。这个判断呢,我们就是按照这个逻辑去做的,我们认为说,对知识的学习、掌握,这个事情,未来其实就是应该是由系统、由机器解决的,主要原因在于说真正好的教育,比如说特别是K12的教育,什么特级教师,一个是非常好的教育的理念和方法,第二点能够做到所谓的因材施教,这两条保证了学生的教育、对知识的掌握是最高级的。但未来,要做到所谓的公平,要用系统的方式,把最高明的手段变成一套系统。

第二,还能够根据不同的学生的特色,来匹配一定的内容也好,作业也好,人物也好,使得学习教育最为高效,所以越来应该是这么个终局,当然过程要经历比较陈的时间。所以基于这样的一个特点作业盒子这样的,我们通过系统来解决,通过互联网的手段,通过AI的手段。这个是对未来的一个判断。

回过头来讲,内容,什么样的能够做判断?到未来,极为重要的价值是在于,刚才我也介绍了,其实又扩展了对教育的方向投资的意义,更多的主要是解决了效率问题,能不能够说让学生更好的掌握这个知识,这里头刚才我们讲的,它是说我把高中的这个化学知识还能够应用到生活中,所以这里边涉及到一个问题,我们对知识的掌握和对知识的应用,也可以通过我们的内容、方法,才能够起到更好的作用,这才是所谓的知识和学习的意义所在,光是对知识的掌握其实还不够,因为指示的应用才更有价值。

回到这个问题,可能就是说什么样的内容、什么样的方向,才是我们未来的方向,就在于说,这样的内容肯定是根据有个性化的、不同的特点,能够有定制的特点,而不是千篇一律,这是第一。第二,不仅是有利于对知识的掌握,还有利于对指示的应用,这两个构成了我们对未来内容的投资的一条标准的主线,这是我的一个基本看法。谢谢。

龙宇:我觉得的确是让我们重新思考一个问题,什么样是学习的知识点,以前我们是以指示范围为主要的学习方式。那最近这几年,在线教育把一个教育的物理空间和互动性做了改变。

但有一件事情,大家迟迟没有跟上,我就来破这个题来回答问题,原来的内容是整个构筑在一个教学过程当中,是一个对话式的、框架式的,而且是在没有搜索技术和AI技术的出现,没有深度学习的重复的时候,节点颗粒比较粗的,如果回到今天的内容来讲,就是刚才刘夜反复的提到的内容的问题,到底有多细、有多结构,到底有多少频率的可以重复组合,既适合精细的再次渗透学习,AI的下一步的推送,也重新复合人类的思考规律,因为我觉得未来的环境,大家的技能思考是不一样的,以前我们需要大量的背诵、大量的阅读、大量的记忆知识点,因为搜索是不方便的,推送也是不存在的,但现在是但一个非常非常颗粒度非常细化的知识节点的打散再乘以高度抽里的逻辑去用,它是一个非常苦的活,很多人都没有勇气和决心和胆量去干,内容要被重新的打散解构,因此过去的所有这些培训的体系,这些教材的内容,这些知识的组织方式的话,都需要有人来耕耘,这个不怀疑的说,我们整个董事会有的时候也会有疑虑,就想着说我们会不会为他人做嫁衣,很明显的,作业盒子是个特别实诚,愿意花很大时间去种田、耕耘的公司,他们现在做的许多工作,会不会也汇集整个行业?我们的答案是不在乎,因为首先我们仍然是这个方向的先行者,当然这个工作量必然是巨大的,一旦做出来,非常高的竞争壁垒,整个公司里有特别强的数据驱动、分析驱动、整个智能驱动的一个运营基因,所以我觉得这几项叠加的话,前期会非常苦,我们特别看重这个公司和这个公司的内容的生成机制和内容的制造能力和未来内容的重新分配和重新组合的效率,前面的苦活走完后后面会是极大的规模和效率的提升了。

姜阳之:刚才三位合伙人创始人都讲了,我听了之后非常感动,讲一些情节,讲他们回归教育、回归学习本质。因为我们德研是A+轮既来的,然后我听的过程中呢,因为今天也在讲内容,包括这个问题也是内容,我觉得也是在形成团队,也是经过思考,然后在不但的进行进化,我记得当时在A+轮投资的时候,更多的讨论的是流量,今天我又回归到了教育更本质,回到它的思考上来,我觉得整个的看到了项目的进步、团队的进步和思考的一些完成的进化。

就刚才主持人提到这个问题,我觉得对教育来说,我觉得三个元素,一个是内容,另外一个我觉得是学校,还有一个是老师,无论是传统教育还是在线教育,应该说三个元素都很重要,考察教育项目的时候,当然因为目前在线教育来了或者智能化教育来了,不同元素比重会不同。比如说最早的时候,私塾的时候,内容本来就是个性化的,老师也是个性化的,学校是小规模的。只不过后来社会发展以后,随着发展,我们的教育开始学苏联,搞成了大规模的工业化的工厂化的教育,摆在今天,大家都在谈个性化教育、因材施教,但目前确确实实是用一些科技手段的进步,整个内容的颗粒化,在传统方式下,其实这样的内容是没法实现的,只不过今天的科技我觉得有一个工具,让它去实现它。我是这样的观点,谢谢。

刘一昂:其实我个人来讲,看教育,不是看得特别的多,也没有姜总、刘总看得资深,谈谈我个人的感触。构成听了刘夜的讲话,我也回想到我们当年上学、接受教育的一些体验,在我来看教育内容无非两个部分,一部分是知识本身,第二部分是我们学习知识的过程,其实说到在线教育,我们很多年前就有函授模式,第一批的在线教育只是把知识搬到线上,来给得到进行授予。但其实我们第一批在线教育公司没有那么成功,就缺失了交互和社会化的过程,包括我们说学校,跟老师的交互、跟同学的交互,以及在掌握知识的过程,就像刚才刘夜分享的,教育是什么,我们把学到的知识忘掉后剩下的东西,我觉得这才是教育的本质和重要的东西。

我觉得在今天来讲,其实知识点本身也已经被大家提炼、总结得非常的完善全面了,但交互的形式,或者说交互的过程,我觉得还有很多的变数,以提高教育的质量和效率。

传统教育来讲,第一,我们认为AI今天迎来很多的场景,当然我们也不否认不可能完全机器代替人,总有一些事是机器做不了的,但今天有些事情是是人做不了,机器能做的,所以我们也非常看好今天的AIOC的这种尝试,我觉得它会以机器的思维去打散知识点,并且以新的形式去交互,然后让它有更好的交互形式,以便更好的接受知识,并且完成我们所谓知识背后的教育,这个东西我觉得是我们看到非常兴奋的一些点,然后这个也是我们非常认可的刘夜的一些理念,所以这方面,我们认为至少我自己认为吧,在教育内容的层面上,不仅仅有知识点本身的内容存在,还有交互形式、授予形式,也是内容非常重要的组成部分,我们非常看重作业盒子在这方面的尝试。

刘夜:因为我在想,因为我在第一线做内容,其实做内容,其实AIOC只是提供了一种对学习本身的认知或理解方式或者怎么来看待学习的事情,知识点背后可能会拆解成哪些围堵,实际上最大的挑战,就是我们每天可能开五个小时的会,一周开四十个小时的会议,我们来谈论什么?我们的永远是说具体的每个学科的知识的类型,所以知识类型其实是我们内容拆分的一个最大颗粒,然后指示类型下面,就像刘总说的口语一样,他把成年人的口语进行了拆分,就是我们要让所有人,拿到100恩个星星,并且把所有的里面的内容的构成、推荐方式暴力重组出来,后来发现它的核心其实不是人工智能,是口语的学习过程,听说读写、对话、互动,对字的理解,各个角度、各个方式,通过各种各样的词高频刺激你,然后你觉得学得没那么辛苦,学着学着你发现嘴皮溜了,语快的量足了,然后你的表达和听说是合为一体了,而不是这种哑巴英语,所以最早的(李阳克莉丝的动漫英语)其实我迥的就是山寨版的口语练习,反复的让你重复,他说你能说你就能够听,你听不懂是因为你说不出来,这里面很大的点是说人是怎么应用的就应该怎么去记忆,人是怎么使用的就应该怎么去学习比较大的挑战,讲说AIOC其实我觉得还是比较容易的,但你要确实做出来的话,真的是愚公移山,但这个事情比较乐观,因为今天的互联网下半场战争其实是流量的战争,但是我认为其实下半场,流量的重要性有可能也没那么大,因为最终用户是学生,学校其实它的用户也是学生,老师的用户也是学生,家长的用户也是学生,最后你任何一个知识类型上的突破,只要到极致,都有可能直接切到C端,成为一个来源,一个重要流量来源,因为现在的流通方式已经不是理念问题,观念也不是问题,所以市场很快就从增量市场变成存量市场,那个时间就是产品的时代,所以今天我们来看内容很贵,但如果你小到一个知识类型来做内容的时候,其实也还好,这种小颗粒内容做出来后就能吸引极大的流量,以今天K12的规模和消费能力的话,其实用户是愿意付费的,最昂贵的,当时代需求来临了,其实你没有把握住,这个可能非常昂贵,今天我们来看大家在BAI投了摩拜单车,不断的烧钱,因为那是真正的需求在,人们看到需求了,所以教育其实需求这么大,为什么公司成长得不温不火?其实我们真的就隔一层窗户纸,如果再下一层,可能就是个爆发,我们愿意为这个事情赌一把。

主持人:我们观察教育行业已经快四年了,我们在前两年,一直发现教育行业缺少好的优质的内容,直到今年,无论从融资还是公司的产品模式,内容感觉有了一个极大的爆发,所以我也希望像今天在座的,大家合力从资本到产品,我们一起把在线教育行业越做越好。说完在线教育,我们说说AI,前天俞敏洪老师参加了一个大会,我印象特别深,他说人工智能发展到以后,一定有三分之一的应用是在教育上,教育一定是被人工智能所改变最大的一个行业,然后这句话,我其实内心也很认同,但我没有特别深的理解,如果请几位从资本的角度,也来思考一下,就是谈谈你们的思考,对于人工智能家教的这条赛道,你们的想法。

王耀明:联想之星确实在人工智能领域投的项目比较多,也比较早,2010年已经就有投了,当时还不叫人工智能,最早投的虹膜识别,2011年投的人脸识别,现在成长也很快,后来也有一系列的应用。所以说是不是三分之一在教育上面,我不敢说,因为俞老师是做教育的,一定说得多一点。包括人工智能它的这个应用,改变了这个场景,本身确实已经很多,那么现在很多人呢,还停留在说人工智能概念的争议上面,但事实上已经不是了,因为我们典型的fcac++已经在有不断的应用,并且实际上也已经不是一个虚的公司,会有很大很大的收入,这都没有太大的疑问了。

那回到教育事情本身,我觉得肯定是有很大的应用的空间,并且现在已经进入了对吧,我们作业盒子就最典型了。它最主要的基础,特别是以深度学习核心的应用里头就几块,一块你要有足够的数据化,你这个东西不好数据化那肯定人工智能就用不上,那数据化有很多种,人脸识别肯定是把形象抓取了,叠成数据。那么教育这个里头,其实是非常好做数据化的这么一个领域,无论从知识点也好等等也好,包括人的行为特点等等,它是比较容易去做这个数据化的基础的,有大量的数据,这是产生。另外人群数量也足够使用的频率也足够的高,所以这里头机器学生本身有很好的发挥作用的一个领域,所以这个是其中很重要的一点。

第二,我觉得说这里头有价值或者有意义的地方,从知识学习本身,其实把学得更快,仅仅是其中一个比较浅的动而是把学习知识本身还原到有价值的,而不仅仅是记东西考个试,我相信是未来人工智能在里头发挥的更大的价值,假如说做到这点就很好了,现在是替代了一部分人力,以前是要老师,全国每个学校都是特级老师不可能,那人工智能可以让我们的在线教育,使得每个学生都可以享受特级教师,这个仅仅是第一步。

第二步,不仅是对知识的掌握,每个班每个都能考90分、100分,那其实是分数。第二其实真正是能力的提升或者指示的运用,这里头人工智能是把 的本质提炼出来,每个人把考试的动作在生活中应用,触及大家思想上面变成爱因斯坦那样的第二大脑还是叫什么,给启动起来,我觉得这个是不得了的一件事,想象空间在后面,前面已经看得很清楚,后面能做什么,不知道,后面能不能启动起来,就能达到俞敏洪老师说的至少有森分之一的价值,因为学习是我们人的最基础的才能,每个人都启动,全世界都是爱因斯坦,这不是三分之一的问题了,我想至少在50%以上,谢谢。

刘夜:教育俞敏洪说三分之一,原来我看医疗的时候,我看了大量的差不多四五万个临床的讨论,或者说是临床诊断的一个病例,看了之后,我觉得我对流行病的理解应该说比较透彻了,哪些病可以随诊,可以用处方药,就是叫门诊手术,在哪些医院可以都,都很清楚,但后来就很绝望,医疗来说,实际上其实比特世界能做的事情就是挂个号、导个流,给你一点推送,真正的吃药、开药、做手术其实在比特世界是做不了什么事情的,所以我说在医疗领域,我觉得应该还是一个,就是能做的事情有限,所以套用(艾德马斯)的一句话说,能搬动电子的世亲就不要搬动原子,因为金融嘛,货币天然可以电子化,今天大家不用讲了,我们都不带钞票了。

但是教育这个事情,在我脑海里,是可以完全比特化的,而且比特化之后,它的这种体验和效率效果,会比原子时代会更好,黑板上用粉笔末通过摩擦的方式,生成很多的分子,然后打到黑板上,这个是原子,通过屏幕电子枪打的,看着电子,其实还是原子世界。所以我经常跟公司的人说,我们要做什么事情?就是我们来到了比特时代,就不要用原子世界的方式来停止思考,(艾德马斯)说过去30年电子世界的进步太快了,原子世界没有什么进展了,我们还要回到复兴时代,我要做汽车、做火箭,但做教育,我们还要回到比特时代,比特时代真的是可以彻底的把整个教育过程比特化,这个事情,如果这么来想这个事情,其实这个命题就没这么复杂了,每个公司都可能走很多的弯路,就看谁能够在正确的道路上去走得更远更久的问题。所以这么想,其实做教育真的需要耐心。

龙宇:我觉得我个人的思考和观察是这样的,AI已经成为显学,别人都会在概念上拥抱它,我相信俞敏洪老师作为著名的教育家,他一定有其自身的原因去讲到未来的三分之一至少是AI的天下。那我猜想在医疗大数据的领域,在自动驾驶的领域,或者是在工业自动化的领域,很多的专家都会这样说,我们未来的三分之一、二分之一、四分之一是AI支撑的东西,所以人工智能以后就是基础设计,,像水电煤一样,大家在上面标着自己新的应用,因此我觉得俞敏洪老师的预期也只能是代表了各行业、全世界对人工智能的拥抱跟热情。

但我在猜想他为什么会觉得在教育上面血缘上跟人工智能离得特别近?因为想想人工智能的定义是什么?智能是什么?学习能力镝它的学习方法是什么?深度学习,还是回到刚才说拆解知识点,进行离散分析,之后构筑在数据的基础之上,进行清洗、重组、反复训练,这跟我们现在传统定义当中的学习逻辑是是非常一致的,所以我觉得可能有一种血缘上的亲近感吧。但其实要在实践当中,我却觉得是知易行难,并没有更加容易、更加好的数据技术,也因为要因材施教的复杂性。还有对未来的学习大家是在不同的层级上面去要求它,原来记住知识点就行了,背好四书五经,未来可能都不是你需要的核心能力,同意刘夜说的要从怎么样去应用,回头破戒什么样的学习能力是最重要的,以后说不定肌肉记忆非常重要,以后说不定左脑比右脑重要很多很多,今天所有的学习完全都不适用了,所以我觉得真正要发生电负性的变革的话,产生的过程也许比自动驾驶还要漫长,我倒没有那么乐观,但我觉得每个人都绕不过去人工智能,但人工智能也有非常非常多的层面,如果我们严格的定义,可能市面上99%叫嚣自己是人工智能的公司什么都不是,连大数据分析的基础都没有做好。

因此我觉得对不刘夜这样的作业盒子这样的公司来讲,我们第一,在打基础做节点,但我们承认AI是未来,我们只要有这个初心去的话,任何一个行业都可能出现把AI的应用用得非常非常接地气,在每一个时间节点上都能够把足够的技术做到最极致客户体验,而不是沉浸在一个意淫的对于技术的非常虚缈的项目当中,我觉得这个非常非常重要。

姜阳之:我非常同意刚才龙总说的一些观点,对AI,你可以看到目前各个行业上都在说,有人说医疗行业,当然刚才刘夜说医疗对AI还是有一些,有人说历史也很快被AI颠覆掉,还有金融,这些只要是靠知识点、靠经验来判断的,很快却被AI颠覆掉。还有一本书叫极点来临,2039年两个明显的特点,一个是人工智能完全超过人类,第二个人类得到永生,2039后,我觉得我们中间应该有很多人都能够活到这一天。是我觉得,确实我觉得这是人工智能是这两年,无论是产业界还是投资界都是热点,我们也在医疗、机器人、自动驾驶上做一些布局,现在目前作业盒子,在教育上也是一个开始越来越往AI路上靠近的。因为做人工智能,我想这里边需要三个元素,第一个是数据,第二个是算法,第三个是场景。

数据上,当时我觉得我们在看作业盒子的时候,就觉得作业是产生数据量最大的场景,这里边,因为当时把整个的教学、环境、切分了几个特点,因为沉淀的数据量多,也频繁,这是第一点。然后做数据来说,其实数据再往下分,要分到更明细的,包括结构化的数据,这是今天跟刘夜提到的最小的颗粒度,这里边只要你有结构化的数据,人工智能才能不断的学习,打下非常好的基础,我觉得现在目前整个的做法,不知道现在目前,往往很多人也都说短期看往往很多人是乐观的,但长期是悲观的。然后再具体到某个垂直细分产业,它的发展节奏有的时候不好做预测,但个趋势一定是要来临的,实际上我们现在目前,我觉得遵循整个的发展的规律,做的基础,比如说我们数据的积累量,我们颗粒度的积累量去做,这些东西都是不白费的,任何一个要进入到产业的竞争对手也好,要做的时候,都是重新这样来过一遍的。

但这里边,我自己觉得,对人工智能、对各个产业的改变,第一阶段,我觉得先不要看得特别的大,解决特别综合和复杂的问题,我觉得要找到一些简单的问题入手。在医疗上,可能先帮助看片,然后可能是个辅助的系统,我觉得可能在教育上,包括作业盒子团队上,我觉得我们也要切入到一些细分的场景,获得到一些应用,我觉得这里边先从一些简单的场景去入手吧。

刘一昂:其实聊到AI,第一,作为我们BV来讲,我们BV也正好是相信AI能够改变世界才成立的,这也是我们成立之本,然后我们也非常高兴,听到于老师讲有三分之一的AI用到教育上,而我们不追究是三分之一、二分之一、还是十分之一,至少我们看到行业中的人对AI的信心,我觉得这个特别是教育行业,我们首先第一是非常高兴的,也相互和我们之间印证了对AI的信仰。但从实际的角度来看,我们看AI如何改变世界,这个速度和节奏将怎样?说实话,我们也不知道,今天只是一个起步,所有人都在摸索的过程,我们具备什么样的基础,我们可以去使用AI或者AI能够改变,我觉得第一个基础是数据大家已经说得非常清楚了。教育行业,我们不能讲它是数据化最好的一个行业,但至少已经经历了很多年的在线教育的洗礼,我们有非常不错的结构化数据的存在,如果没有了工业化,工业产业,我们先做这个物理世界的数据化,做完了我们再看AI,其实这个已经具备了一定的基础,不敢说是最好的行业,但已经相当不错了。

第二,我觉得还是看到,我觉得计算能力跟算法都没什么问题,在技术层面上和计算力层面上永远是走在行业前面的,所以肯定是够用,那么看这个场景,是不是AI在目前的这个场景中,能不能显著的提高效率,我觉得这个是AI能不能迅速改变行业的一个重要的观察点。我们看教育行业,长期存在不公平性,还是那句话,AI不能完全代替人,代替不了老师、代替不了同学,但同样的,老师跟同学有一些事情做不到的,但机器能做到,我觉得在比方说是能够很细颗粒度的了解到你学习的程度,然后再根据你的情况给你一些新的知识点,或者说我们能够以曾经人不能把知识点打得那么碎,以那么个性化的教授去每一个学生,今天机器有可能做到,这些都极大的提高教育的效率,我们也非常看好AI能够,或者说教育行业是率先的几个行业给AI大面积改造的行业,当然我们也非常看好作业盒子,这一轮也是参与了作业盒子的投资。

主持人:谢谢各位嘉宾的精彩发言。其实不光是俞敏洪老师,我们所有的教育行业这些人,大家能感受到的,都在等待着人工智能来拥抱,都希望从各个角度,比如我们说的提高效率,比如个性化学习,这些都是大家能想象到的AI+教育能够结合出来的点,但具体产品的形态,还可能得等着先行者们一步一步的去探索。从AI聊回教育,我有一个想法,可能在30年或者50年以后,我们的教育可能变成了学校、学院,都消失了,所有的教育者都转变成了研究者,学生配备的是AI老师,这个AI老师可以对学生进行个性化学习、个性化辅导,同时拥有海量的教育资源,好像这样就解决了教育资源的不均衡、无法进行个性化教育这些事儿,这可能是对教育的终极幻想,那我也想邀请各位分享一下你们对教育的终极幻想是什么?

刘一昂:这也是个很有趣的话题,我们对教育的终极幻想,我觉得就是知识点和我们接纳知识点以及传授知识点的方式,从这两点来讲,知识点可能会有一些进展,但不会有巨大的变化,主要是方式上。我觉得更多的,在未来,比方说50年以后,我们都看不到的未来,我觉得人们可能更加得到适合自己的教育吧,知识、指示领域到传授方式,我觉得这种东西,我相信还是人和机器来共同完成的,教育也不仅仅是知识的传授,也包括对人文、道德、形式方式的传授,我觉得这种东西,固然是个社会化的过程,我相信它将会成为,当然再过50年后交互方式和社会的组成也不一样了,但社会化这个东西,还会永远是存在的,我觉得它更多的还是人和机器相结合,但可能非常个性化,在我的想象中,应该是个非常非常个性化的过程,每个人受教育的模式、方式、节奏、速度都不一样,甚至知识点颗粒度会打个非常的细碎,这样整个系统的效率都会提高,而不仅仅是教育本身。

姜阳之:我觉得30年可能不敢想,我觉得还是接着刚才的发言接着说,一个产业的发展都是螺旋式上升的,我原来说丝束的时候是个性化的,奢侈的消费,然后回归到工业化的教育,现在再往后,还是变成了大众的个性化教育,我觉得这一轮应该是趋势。这里边,很多的科技元素,我觉得会去改变它,所以无论从内容也好、平台也好,展现形式也好,它都很多元素。事实上现在目前你也可以看到,科技元素在改变很多,包括现在作业盒子做作业,目前在手机上写作业了,极大的提升了效率,然后很多的教育演示,比如有一些地理课,然后AR的地球仪,我觉得教育效果很好的提高了教育效果,这里边。

我觉得这一拨的下一拨一定是能够普世的未来,这个时间可能五年也好十年也好,大概这样的节奏。然后具体到刚才我觉得我们作业盒子平台来讲,我觉得为了迎接这个时代的来临,我个人觉得是两点小小的建议,也是跟团队进行探讨,第一个,刚才刘夜说一万个知识点,然后因为你做了教育之后,你诊断和推送一些内容,我觉得平台应该是相对开放的,这里边,就是能够容纳很多的个性化的内容过来,但要做个平台呢,要做什么呢?你要做个性化之后,我觉得要吸引海量的开放以后,要做体系、做标准,然后社会的第三方的力量去字,每一科都是一万个知识点,三万个知识点,十万个知识点,对一个公司来说它做不完,这里边我觉得是整合的一个价值。

第二个,我觉得是,刚才我说是教育的三要素,就是产品、老师和学校,互联网以后,老师的元素淡化了,学校的元素也淡化了,现在变成一个平台,我觉得这里边可能还是有一些这种包括大家有人认为学习是反人性的,怎么样起到一些监督的元素,通过兴趣性的东西,把学习变得更自然。

龙宇:我特别同意,虽然我自己是学工程的,但我坚定的认为如果我们要稍微形而上一点的话,教育世界是人文的世界,我们今天有一个不见得成立的假设,我们已经当成了定位,说教育是为了功能和公用的技巧而学习的。也可能未来人来继续拥有更高层次的追求的话,教育还是个自身成长的追求过程,于是我们今天想的,所有这些对于指示结构化的吸收的这些AI的应用的话,变成一个非常普通的消费品,人类又会奢侈品的要求,说再要求私塾再回来,更高的极致体验的服务、更加的人文关怀的影响,那个日本可能需要刺激的是说掌控非常不同的人文的个性来,更加去修身、齐家、治国、平天下,我觉得还会有不同层级的要求的,绝对不会像今天训练出一个有速的马龙,一般非常有效率的工程师,我们可能把原来的训练时间、训练效率提高十倍,很快的复用,造汽车,未来可能教育会有非常非常复杂的要求,可能纯粹就是今天无用的东西,纯粹的创造力,让人类生活在90%的虚幻的世界里哪些人,我们要用新的方式去组织了。

因此我是坚定的认为,这也不是一句空话,就是AI一定要跟使用的场景和每一个历史结点的应用体验服务相结合,所以我们在不断的强调我们的产品和内容,关于从事教育永远是服务,在这个时候,一定不能忘记 温度跟体验,人与人之间的交互互动。我是坚定的相信人工智能永远会是补充,不是因为它不能取代今天也许100%我们所能做的事情,而是因为明天人类一定在进化,对我们所处的世界有了更高要求,只有知人能够战胜人工智能。

这是现实,因为我们自己现在就是(优达学程)的股东,它的创始人自己就是人工智能的专家,原来谷歌的领导,他自己也做了许多的分享,他认为今天的教育由AI在引领,刚在表面上开始破冰,未来下面再去发展的话,的确是像刘夜反复谈到的整个学习认知的过程要被解构,但至少要花十年二十年的时间。

刘夜:今年我去听苹果新品发布会的时候,非常感动,库克上台说非常感谢苹果所有的人,始终将科技和人文相互结合,制造出人们喜爱的消费品,我最感动的是说他们强调的是科技跟人文的结合。其实手机只是个消费品、通讯工具,其实科技和人文结合还是成为它的终极的竞争力。这样来说,一开始是去服务那些训练密集型的业务,比如说速算,包括今天做得比较好的英语口语,都是训练密集型的。而今天我们的思考,未来三年我们不能再干训练密集型的事情了,因为教育变得熟能生巧应该是最基础的东西,谷歌都已经出了可以翻译的耳机了,所以很多事情是一个理解密集型的事情,就是帮你去理解。再往后,可能这个目标远远不会实现,但可能是所有的教育工作者,包括人工智能工作者要追求的,就是我们可以回忆一下相适应(爱马斯)说的第一原理,还有费曼讲的第一原理,还有像查理说的思维隔山,其实未来教育的目标不是训练技巧也不是授予知识,我们可以叫它叫语言思考生产服务,就是我们尽可能去帮助学生从小培养语言思考能力,因为未来的知识你会唾手可得,你知识的口袋里可能就是知识,不管是人工智能,很多事情已经帮你替代了很多工作,所以只有语言思考推动人类的发展,我们去学它的相对论,去造原子弹不会通过人类发展的就去创造发明,推动科学不断的进步,现在科学已经很进步了,但今天我们学习科学的方式,是不能够推动它再进步的,我们只能够去根本上去学习,才可能表现得比现在的科学家还要好。

我们现在去追随、去学习,甚至霍金的《时间简史》、《爱因斯坦相对轮》可能都读不懂,怎么可能去颠覆它?未来的终极教育产品应该是原思考激发,什么激发器,什么激发APP、激发产品、激发服务,激发思考。所以未来三年我们努力去做一个让学生更离子层面上做得很好的产品,更多的仅仅是踏出很小的一步,所以确实教育,我们经常说在线教育是可以做一辈子的事情,丝毫不夸张。

王耀明:在科技快速发展的今天,30年是很长很长的。我们目前的教育,知识的学习,在30年后,其实已经没有人会讨论了,其实那时候学习怎么学,大家都用作业盒子完成了,所以这是学习本身,当前的教育问题被彻底解决很好,没人考虑。但教育问题那时候还会存在,人类所有的教育到底是解决什么样的问题?哪些是重点?还使未知的,我想30年后就是这么个状态,我们讨论的东西没人讨论了,再开发布会也没人来了,未来大家讨论什么东西我不知道,但肯定还会存在,那是未来的事情。

主持人:谢谢王总,您一语点破了,我们搞文字的和你们做实业的,我们偏感性,你们偏理性,我们思绪是一步一步往前走的,你们的思绪是跳跃的,谢谢几位嘉宾,今天的论坛到此结束,谢谢。

谢谢各位。

【对“作业盒子战略升级暨B+轮融资新闻发布会实录”发布评论】

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